Derin Öğrenme Nedir?

Yapay zekâ, makinelerin deneme yanılma yöntemiyle öğrenebildiği ve insanın müdahale etmediği alanlarda kendi becerilerini oluşturur ve bunu uygulamaya koyarak çalışma alanı bulur. Derin öğrenme ise, deneme yoluyla kendine veri kümeleri oluşturup uygulamaya koymasıdır. Derin öğrenme aslında, belli bir konuda belirli verileri öğrenen, makine öğreniminin bir alt kümesidir.

İnsanlar, tecrübelerinden belli başlı deneyimler kazanır ve bu kazandıkları deneyimleri kendi veri tabanına atarak daha sonra karşılaşacağı başka durumlarda kullanır. Derin öğrenme de aslında insanın bu özelliğini kendine uygulamakta. İnsanların deneyimledikleri olaylar karşısında yeni kazandığı verilere benzer olarak, derin öğrenme algoritması da aynı bu şekilde karşılaştığı ve deneyimlediği her yeni durum sonrasında yeni bir veri kazanıyor. Daha sonra ise bu kazandığı veriyi  karşılaştığı diğer durumlarda sonucu iyileştirmek adına kullanıyor. Bazı durumlarda bazı sonuçlara gitmek için ise kendi veri tabanında tuttuğu verilerinin deneyim kısımlarında değişiklikler yapıyor ve daha iyi işler ortaya koyuyor ve bu da sonucu oluşturuyor. Derin öğrenme algoritmasının asıl amacı her defasında daha iyi işler çıkarmaktır. Derin öğrenme, belli bir düşünce gerektiren her alanda bir çözüm geliştirebilir ve bunu uygulamaya koyabilir.

Derin Öğrenme Algoritmasının Prensibi

Derin öğrenme algoritması tarafından üretilen veriler bugün 2,6 milyon bayt olarak tahmin ediliyor ve bu veri boyutu, algoritmanın yaptığı analizler ile beraber her geçen gün artmaya devam ediyor. Derin öğrenme algoritmaları, çeşitli durumlar karşısında bir konu hakkında çok fazla veri ihtiyacı gerektirdiği için veri artışı çok hızlı olarak ilerliyor. Derin öğrenme yetenekleri son zamanlarda inanılmaz bir artış gösteriyor.

Derin öğrenme, yapay zekânın temelini oluşturduğu için de algoritmanın geliştirilmesi aynı zamanda yapay zekânın da geliştirilmesi anlamına geliyor. Ve yapay zekâ teknolojisi, bugün mevcut olan bilgi işlem ve veri altyapısının geliştirilmesine daha çok ihtiyaç duyuyor.

Derin öğrenme algoritması yapay zekâ ile beraber bir hizmet olarak bugün dünya üzerinde çok sayıda büyük kuruluş ve işletmelere veritabanı desteği veriyor. Büyük kuruluşların yanı sıra küçük kuruluşlar da yapay zekâya yatırım olarak derin öğrenme algoritmasının geliştirilmesine yatırım yapmakta ve destek vermektedir. Bunun sonucunda algoritmaya bağlı yapay zekâ bu kuruluşlara adeta geri yatırım yapmıştır.

Derin öğrenme algoritması çeşitli makinelerin kapsamlı, düzenlenmemiş ve birbirine bağlı bir veri ağı kullanmasına rağmen çok karmaşık sorunları çözmektedir. Derin öğrenme algoritmasının temel prensibi, ne kadar olay deneyimlenirse buna bağlı olarak veritabanına o kadar veri akışı yapılır, ve daha performanslı sonuçlar üretilir.

Derin Öğrenme Nerelerde Kullanılıyor?

Derin öğrenme algoritmasını kullanan makineler ve sistemler, her geçen gün gelişen veritabanı sayesinde çok karmaşık problemleri çözebiliyorlar ve kullanıcılarına çok sistematik performanslar sağlayabiliyorlar. Algoritma uzmanları, algoritmanın geliştirilmesine bağlı olarak servis sunduğu alanların da çoğalacağı vurgusunu yapıyor. Derin öğrenmenin bugün kendini gösterdiği alanlar nereler?

Sanal Yardımcılar

Siri, Alexa gibi yapay zekâ sahibi mobil asistanlar ve bunların sağladıkları çevrimiçi servis ve hizmetlerde her türlü işin yapılabilmesi için derin öğrenme algoritması kullanılıyor.

Sürücüsüz Araçlar

Her geçen gün üzerinde çalışılan ve geliştirilmeye de devam eden sürücüsüz-otonom araçların görevini yerine getirebilmesinde derin öğrenme algoritması kullanılıyor. Algoritma, sürücüsüz araçların hiçbir insan müdahalesi olmadan, çevredeki canlı-cansız varlıkları algılamada ve aracın yoluna devam edebilmesinde büyük bir öneme sahip.

Görüntü Teknolojileri ve Renklendirme

Siyah beyaz bir fotoğrafı renklendirme, fotoğraflardaki odaklamayı daha iyi bir hale getirme gibi görevleri yine derin öğrenme algoritması, veri tabanına bağlı olarak yerine getiriyor.

Tasarım

Yapay zekanın yaptığı ilk portre resim

Derin öğrenme algoritması, veritabanında bulundurduğu materyal verileri ile beraber çevredeki eşya ve diğer materyalleri algoritmasındaki işleyişe ve düzenlemeye bağlı olarak sıfırdan bir tasarım yapabiliyor ve tablonun içine yerleştirmiş olduğu materyaller ile bir sanatçı gibi davranarak sanat ve tasarım eserleri ortaya çıkarabiliyor.

Derin öğrenme algoritması, hiç kuşku yok ki gelişmeye devam edecek ve her gün yeni şeyler öğrenip veritabanına veri depolamaya devam ettikçe daha çok insancıllaşacak. Adeta kendini yaratan yapay bir insan.

Kaynaklar:

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/10/01/what-is-deep-learning-ai-a-simple-guide-with-8-practical-examples/#7b8790a38d4b

---

İLGİLİ

Yeni Nesil Yapay Zeka: GPT-3 Nedir?

İnsanların korktuğu ve aynı zamanda çok heyecanlandığı bir gelişme olan, yapay zekanın geldiği son nokta olarak gösterilen GPT-3 nedir, sizler için araştırdık.

---